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최근 출정 기록

Stage 7 · 실전 통합 — AIR 파이프라인 · concurrency 종합 · Job 간 동시성

2026년 08월 24일

ray air integration concurrency ray-job python ml

1~6단계를 하나의 엔드투엔드 ML 파이프라인(Ray AIR)으로 조립합니다. Data→Train→Tune→Serve를 한 스크립트로 잇고 HTTP로 최종 호출하며, 지금까지 배운 concurrency 처리(워커 풀·Job 내부/간 동시성)를 종합하고 KubeRay 확장 전망을 살펴봅니다.

Stage 6 · Ray Serve 서빙 — 로컬 모델 배포 · 스케일/동시성

2026년 08월 24일

ray serve deployment inference python ml

앞선 Stage 5에서 학습한 모델을 Ray Serve로 로컬 HTTP 엔드포인트에 배포합니다. @serve.deployment와 serve.run으로 모델을 띄우고, deployment graph와 FastAPI 인그레스로 여러 모델을 조합하며, 로컬 스케일(num_replicas·배칭·동시성)과 그 주의점을 다룹니다.

Stage 6 · 실전 통합 — 웹 크롤러 · 워커 풀 · 비동기 I/O

2026년 08월 24일

concurrency worker-pool asyncio goroutine web-crawler python go

배운 모든 것을 통합하는 실전 프로젝트 — 대량 URL을 크롤링하는 워커 풀을 Python(asyncio·재사용)과 Go(고루틴·채널)로 각각 구현하고, 처리량·메모리·코드 복잡도를 비교·회고하며 시리즈를 마무리합니다.

악의 계보와 두 개의 보석: 모르고스에서 사우론으로, 실마릴에서 절대반지로

2026년 08월 24일

lore worldbuilding tolkien middle-earth sauron one-ring

톨킨 세계의 악은 하나의 계보다. 최초·최강의 모르고스에서 그의 부하 사우론으로, 그리고 두 시대를 상징하는 두 개의 사물 — 실마릴과 절대반지 — 로. 소유욕이 세계를 무너뜨리는 같은 비극이 어떻게 반복되어 반지전쟁으로 이어지는지, 시리즈의 마지막 장에서 정리한다.

Stage 5 · Ray Train 분산 학습 — 데이터 샤딩 · 체크포인트

2026년 08월 24일

ray train distributed pytorch ddp python ml

PyTorch 모델을 노트북에서 N개 워커로 분산 학습합니다. TorchTrainer와 ScalingConfig로 워커 수를 정하고, 각 워커가 데이터의 서로 다른 '샤드'를 받는 원리(get_dataset_shard·DistributedSampler), 그리고 체크포인트 저장·복원을 실습합니다.